package dynamic;

import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/*给定一个三角形 triangle ，找出自顶向下的最小路径和。

 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说，如果
正位于当前行的下标 i ，那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。



 示例 1：


输入：triangle = [[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]]
输出：11
解释：如下面简图所示：
   2
  3 4
 6 5 7
4 1 8 3
自顶向下的最小路径和为 11（即，2 + 3 + 5 + 1 = 11）。


 示例 2：


输入：triangle = [[-10]]
输出：-10




 提示：


 1 <= triangle.length <= 200
 triangle[0].length == 1
 triangle[i].length == triangle[i - 1].length + 1
 -10⁴ <= triangle[i][j] <= 10⁴




 进阶：


 你可以只使用 O(n) 的额外空间（n 为三角形的总行数）来解决这个问题吗？


 Related Topics 数组 动态规划 👍 1073 👎 0
 */


/**
 * @author luo
 * @description
 * @since 2022/7/25 16:18
 */
public class MinimumTotal {

    @Test
    public void example1() {
        List<List<Integer>> triangle = Arrays.asList(
                Arrays.asList(2),
                Arrays.asList(3, 4),
                Arrays.asList(6, 5, 7),
                Arrays.asList(4, 1, 8, 3)
        );
        int sum = minimumTotal(triangle);
        System.out.println("最小路径和：" + sum);

    }

    @DisplayName("测试使用时间")
    @Test
    public void testEfficiency() throws IOException {
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get("/Users/luo/project/algorithms_learning/leet_code_from_code_sheep/src/test/resources/MinimumTotal.json"));
        List<List<Integer>> triangle = objectMapper.readValue(bytes, new TypeReference<List<List<Integer>>>() {
        });
        int sum = minimumTotal(triangle);
        System.out.println("最小路径和：" + sum);
        System.out.println("缓存命中次数：" + hitCount);
    }

    private int[][] minCache;



    private int hitCount;


    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
        minCache = new int[triangle.size()][];

        return sum(triangle, 0, 0);
    }

    private int sum(List<List<Integer>> triangle, int layer, int index) {
        if (layer == triangle.size()) {
//            已经达到底端
            return 0;
        }

        int[] cacheResult = minCache[layer];
        if (cacheResult != null) {
            int finalCacheResult = cacheResult[index];
            if (finalCacheResult != Integer.MIN_VALUE) {
                System.out.printf("第%d层，第%d列，缓存命中%d\n", layer, index, finalCacheResult);
                hitCount++;
                return finalCacheResult;
            }

        }
        int s1 = sum(triangle, layer + 1, index);
        int s2 = sum(triangle, layer + 1, index + 1);


        int[] cache = minCache[layer];
        int result = Math.min(s1, s2) + triangle.get(layer).get(index);
        if (cache == null) {
            minCache[layer] = new int[triangle.get(layer).size()];
            Arrays.fill(minCache[layer], Integer.MIN_VALUE);
            return minCache[layer][index] = result;
        }

        return cache[index] = result;

    }
}
